出力文の解析

ベースラインと，提案手法の出力文において，使用されたフレーズテーブルの解析を行った．

• 解析例1
  
  

  表: 解析文例1

  入力文	警官 が 交通 整理 を し た 。
  正解文	The police kept a clear passage for the
  	traffic .
  ベースライン	The policeman the traffic .
  提案手法	A policeman is directing the traffic .

  
  

  表26のとき，ベースライン，提案手法で使用されたフレーズテーブルはそれぞれ以下の通りであった．

  
  

  表: 解析文例1のベースラインで使用されたフレーズテーブル

  が $\vert\vert\vert$ The

  警官 $\vert\vert\vert$ policeman

  交通 整理 を し $\vert\vert\vert$ the traffic

  た 。$\vert\vert\vert$ .

  
  

  
  

  表: 解析文例1の提案手法で使用されたフレーズテーブル

  警官 が 交通 整理 を し $\vert\vert\vert$ A policeman is directing the traffic

  た 。$\vert\vert\vert$ .

  
  解析文例1では，提案手法において，非常に長いフレーズが選出されている．原因として，抽出文対の中に，``警官"や，``交通 整理 を し"のフレーズが含まれていたが，対訳の英語文が異なっていたことが考えられる．``警官"が``policeman"に翻訳される確率が下がったことで，提案手法において長いフレーズが選出されたと考えられる．
• 解析例2
  
  

  表: 解析文例2

  入力文	関節 が 痛む 。
  正解文	I ache in my joints .
  ベースライン	joint aches .
  提案手法	I have a pain in joint .

  
  

  表29のとき，ベースライン，提案手法で使用されたフレーズテーブルはそれぞれ以下の通りであった．

  
  

  表: 解析文例2のベースラインで使用されたフレーズテーブル

  関節 $\vert\vert\vert$ joint

  が 痛む 。$\vert\vert\vert$ aches .

  
  

  
  

  表: 解析文例2の提案手法で使用されたフレーズテーブル

  が 痛む $\vert\vert\vert$ I have a pain in

  関節 $\vert\vert\vert$ joint

  。$\vert\vert\vert$ .

  
  

  提案手法において，``が 痛む"に対して，``I have a pain in"という長いフレーズが選出されている． この原因としても，解析文例1と同様に，``が 痛む"のいくつかの対訳フレーズの確率が，抽出文対によって変動したことが考えられる．

• 解析例3
  
  

  表: 解析文例3

  入力文	彼 は ビル から 外 に 出 た 。
  正解文	He left the building to go outside .
  ベースライン	He is out of the building .
  提案手法	He got out of the building .

  
  

  表32のとき，ベースライン，提案手法で使用されたフレーズテーブルはそれぞれ以下の通りであった．

  
  

  表: 解析文例3のベースラインで使用されたフレーズテーブル

  彼 は $\vert\vert\vert$ He is

  から 外 に 出 $\vert\vert\vert$ out of the

  ビル $\vert\vert\vert$ building

  た 。$\vert\vert\vert$ .

  
  

  
  

  表: 解析文例3の提案手法で使用されたフレーズテーブル

  彼 は $\vert\vert\vert$ He

  から 外 に 出 $\vert\vert\vert$ got out of the

  ビル $\vert\vert\vert$ building

  た 。$\vert\vert\vert$ .

  
  

  解析文例3では，ベースラインにおいて，``彼 は" が ``He is " に翻訳されたことで，不自然な翻訳文となった． しかし，提案手法において，``彼 は" が ``He"に翻訳されている．これは，抽出文対中に，``彼 は"が``He"に翻訳されている 例が多くあったことを示していると考えられる．

• 解析例4
  
  

  表: 解析文例4

  入力文	物理 学 の 勉強 に は 数学 の 十分 な 知識
  	が 必要 で ある 。
  正解文	The study of physics demands a good
  	knowledge of mathematics .
  ベースライン	The physics is necessary to the study
  	of sufficient knowledge of mathematics .
  提案手法	He is necessary to the study of physics
  	sufficient knowledge of mathematics .

  
  

  表35のとき，ベースライン，提案手法で使用されたフレーズテーブルはそれぞれ以下の通りであった．
  

  
  

  表: 解析文例4のベースラインで使用されたフレーズテーブル

  は $\vert\vert\vert$ The

  物理 学 $\vert\vert\vert$ physics

  が 必要 で ある$\vert\vert\vert$ is necessary

  の 勉強 に $\vert\vert\vert$ to the study of

  十分 な 知識 $\vert\vert\vert$ sufficient knowledge

  の $\vert\vert\vert$ of

  数学 $\vert\vert\vert$ mathematics

  。$\vert\vert\vert$ .

  
  
  

  表: 解析文例4の提案手法で使用されたフレーズテーブル

  は $\vert\vert\vert$ He

  が 必要 で ある $\vert\vert\vert$ is necessary

  の 勉強 に $\vert\vert\vert$ to the study of

  物理 学 $\vert\vert\vert$ physics

  十分 な 知識 $\vert\vert\vert$ sufficient knowledge

  数学 の $\vert\vert\vert$ of mathematics

  。 $\vert\vert\vert$ .

  
  

  解析文例4では，提案手法において，``は"が``He"に翻訳されたことで，適切ではない英語文が出力された． この原因の１つとして，抽出文対中の誤りのある文によって，``は"が``He"に翻訳される確率が高くなったことが考えられる．

• 解析例5
  
  

  表: 解析文例5

  入力文	気温 が ちょっと 上がっ た 。
  正解文	The temperature rose a little .
  ベースライン	The temperature went up a little .
  提案手法	The temperature is going up a little .

  
  

  表38のとき，ベースライン，提案手法で使用されたフレーズテーブルはそれぞれ以下の通りであった．

  
  

  表: 解析文例5のベースラインで使用されたフレーズテーブル

  が $\vert\vert\vert$ The

  気温 $\vert\vert\vert$ temperature

  上がっ た $\vert\vert\vert$ went up

  ちょっと $\vert\vert\vert$ a little

  。 $\vert\vert\vert$ .

  
  

  
  

  表: 解析文例5の提案手法で使用されたフレーズテーブル

  気温 が $\vert\vert\vert$ The temperature is

  上がっ $\vert\vert\vert$ going up

  ちょっと $\vert\vert\vert$ a little

  た 。$\vert\vert\vert$ .

  
  解析文例5では，ベースラインにおいて，``上がっ た" が``went up"と翻訳され，過去形になっている． しかし，提案手法では，``上がっ" が``going up"に翻訳され，進行形となっている． この例では，過去形が正しいと判断したが，文脈を考慮するなら進行形でも正しい文であるといえる．したがって，解析文例5において，ベースラインと提案手法では選出されたフレーズテーブルに大きな差はないといえる．

• 解析例6
  
  

  表: 解析文例6

  入力文	その 風習 は ５ ０ 年 ほど 前 に 滅び た 。
  正解文	That custom died out about 50 years ago .
  ベースライン	That practice has lost in 50 years ago .
  提案手法	That practice has lost five hundred years ago .

  
  

  表41のとき，ベースライン，提案手法で使用されたフレーズテーブルはそれぞれ以下の通りであった．

  
  

  表: 解析文例6のベースラインで使用されたフレーズテーブル

  その 風習 は $\vert\vert\vert$ That practice has

  滅び $\vert\vert\vert$ lost

  に $\vert\vert\vert$ in

  ５ ０ 年 $\vert\vert\vert$ 50 years

  ほど 前 $\vert\vert\vert$ ago

  た 。 $\vert\vert\vert$ .

  
  

  
  

  表: 解析文例6の提案手法で使用されたフレーズテーブル

  その 風習 は $\vert\vert\vert$ That practice has

  滅び $\vert\vert\vert$ lost

  ５ ０ $\vert\vert\vert$ five hundred

  年 ほど 前 に $\vert\vert\vert$ years ago

  た 。 $\vert\vert\vert$ .

  
  

  提案手法において，数字の翻訳に誤りがある．この原因として，抽出文対中の誤りのある文の中に``５ ０"に対して``five hundred"となる文が含まれていたことが考えられる．

• 解析例7
  
  

  表: 解析文例7

  入力文	涙 が 一 粒 彼女 の ほお を 流れ落ち た 。
  正解文	After ran down her check .
  ベースライン	Tears ran down her cheeks with a grain .
  提案手法	Tears trickled down her cheeks . a grain .

  
  

  表44のとき，ベースライン，提案手法で使用されたフレーズテーブルはそれぞれ以下の通りであった．

  
  

  表: 解析文例7のベースラインで使用されたフレーズテーブル

  涙 が $\vert\vert\vert$ Tears

  流れ落ち $\vert\vert\vert$ ran down

  彼女 の ほお $\vert\vert\vert$ her cheeks

  一 $\vert\vert\vert$ with

  を $\vert\vert\vert$ a

  粒 $\vert\vert\vert$ grain

  た 。 $\vert\vert\vert$ .

  
  

  
  

  表: 解析文例7の提案手法で使用されたフレーズテーブル

  涙 が $\vert\vert\vert$ Tears

  を 流れ落ち $\vert\vert\vert$ trickled down

  彼女 の ほお $\vert\vert\vert$ her cheeks

  。 $\vert\vert\vert$ .

  一 $\vert\vert\vert$ a

  粒 $\vert\vert\vert$ grain

  た $\vert\vert\vert$ .

  
  

  解析文例7において，ほとんどのフレーズは同じものか，同様の意味のものが用いられている．しかし，提案手法において，``た"が``. "に翻訳されたため，不自然な翻訳文となった．この原因も，抽出文対中の誤りにあると思われる．

• 解析例8
  
  

  表: 解析文例8

  入力文	あの 人 は 決して 学者 など と は いえ ない 。
  正解文	He has no claim to scholarship .
  ベースライン	That person is never as a scholar .
  提案手法	Time , however , is not do not that person .

  
  

  表47のとき，ベースライン，提案手法で使用されたフレーズテーブルはそれぞれ以下の通りであった．

  
  

  表: 解析文例8のベースラインで使用されたフレーズテーブル

  あの 人 は $\vert\vert\vert$ That person

  は $\vert\vert\vert$ is

  決して $\vert\vert\vert$ never

  いえ $\vert\vert\vert$ as

  と $\vert\vert\vert$ a

  学者 など $\vert\vert\vert$ scholar

  ない 。$\vert\vert\vert$ .

  
  

  
  

  表: 解析文例8の提案手法で使用されたフレーズテーブル

  と は いえ $\vert\vert\vert$ Time , however

  など $\vert\vert\vert$ ,

  は $\vert\vert\vert$ is

  ない $\vert\vert\vert$ not

  決して 学者 $\vert\vert\vert$ do not

  あの 人 $\vert\vert\vert$ that person

  。 $\vert\vert\vert$ .

  
  

  提案手法において，``と は いえ"が``Time , however"に， ``決して 学者" が``do not" に翻訳されたことによって 不自然な英語文が出力されている．この原因も，抽出文の誤りによって，翻訳確率が変動したためであると考えられる．

• 解析における考察
  8件の解析を行ったが，いずれの例でも，抽出文対を学習データに用いることによって，使用されるフレーズテーブルが大きく変化していた．しかし，提案手法の出力が良い場合でも，あるフレーズの翻訳確率が分散することによって偶然に良いフレーズが選ばれるというような，抽出文対の誤りから発生する副次的なものであると考えられる． したがって，これまでの考察でも述べたように，抽出文対の精度を高めることが必要であると考えられる．